Курс "Machine Learning и Deep Learning" от онлайн школы "SkillFactory"

Machine Learning и Deep Learning объединяет ML PRO и Deep Learning, давая практику с классическими алгоритмами и глубокими сетями. Программа опирается на 50+ задач для каждого блока, Kaggle-соревнования и финальный командный хакатон, где проверяется способность применять модели в реальных сценариях. Подарок новым студентам — мини-курс по нейросетям как пробный вариант, чтобы заранее понять формат. Поддержка экспертов из EORA, NVIDIA и Яндекс.Дзен помогает упаковать проекты в портфолио.

Обучение полностью онлайн, модули открываются раз в неделю и остаются навсегда, поэтому можно в удобном темпе проходить подготовку и фиксировать развернутый ответ на каждую проблему, описывая, какие критерии оценивания вы использовали при подборе модели. Для старта необходим уверенный Python, 6–8 часов в неделю, а если вы из 11 класса и думаете о поступлении, сначала можно пройти бесплатные мероприятия и мини-курс, а затем подключиться к основному потоку. Подготовка идет через реальные задания, каждый блок заканчивается практикой и портфолио-ready результатами, стоимость обучения 57 321 ₽, а лучшие студенты получают приглашение на стажировку в EORA.

Если вы ищете, как проходит обучение Machine Learning и Deep Learning в SkillFactory, то увидите, что теория сразу обрастает практикой: преподаватели из EORA, NVIDIA, Яндекс.Дзен и ADASE поясняют, почему выбирается та или иная модель, а вы фиксируете развернутый ответ по метрикам. Вопрос «какой практический опыт дает курс по нейросетям» закрывается через проекты на CIFAR-10, сегментацию COCO, чат-бота на рекуррентной сети, рекомендательные системы и финальный Kaggle-хакатон — это же и есть экзамен, который проверяет умение собрать стек из ML и Deep Learning. В программной части отрабатывают и классические алгоритмы, и Tree-based модели, и оценку качества, где разбирают критерии оценивания метрик, чтобы вы чувствовали себя уверенно и могли применить знания в бизнесе.

Соберешь проекты по рекомендательным системам, кредитному скорингу, сегментации, чат-боту и агенту Reinforcement Learning, чтобы ответить на вопрос, какой практический опыт дает курс по нейросетям, и можно было демонстрировать конкретные кейсы. Научишься извлекать данные из баз, файлов и интернета, подготавливать модели и оформлять выводы, которые пригодятся как на собеседованиях, так и при поступлении в профильное направление. Получишь навык уровня middle в Data Science, а лучшие студенты переходят на стажировку в EORA, остальные получают обратную связь и поддержку по портфолио.